近年、AI（人工知能）の話題が注目を集めています。その中でもよく耳にする「機械学習」と「深層学習」。この2つは何が違うのでしょうか？この記事では、中学生でも分かるように簡単に解説します！
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

まず、機械学習（きかいがくしゅう）とは何でしょう？簡単に言えば、コンピュータが「自分で学ぶ」仕組みのことです。

たとえば、学校でたくさんの問題を解くとコツがつかめるように、コンピュータも大量のデータを使って「学ぶ」ことで、物事を正確に判断できるようになります。

機械学習は、次の3つのステップで進みます：

では、深層学習（ディープラーニング）とは何でしょう？
これは、機械学習の中の特別な方法です。深層学習の最大の特徴は、人間の「脳」に似た仕組みを使っていることです。

特徴を自分で学ぶ
機械学習では人間が特徴（例: 猫の耳が尖っているなど）を教えますが、深層学習はコンピュータが自分で特徴を見つけ出します。
ニューラルネットワークを利用
深層学習は、人間の脳を真似た「ニューラルネットワーク」という仕組みを使います。層（レイヤー）がたくさんある「深い」構造なので「深層」と呼ばれます。

深層学習は、特に複雑な問題で力を発揮します。

機械学習と深層学習の違いを、簡単な表でまとめてみます。

どちらを使うかは、解決したい問題の難しさによります。

機械学習と深層学習の違いを簡単にまとめると、次のようになります。

どちらも現代のAI技術を支える重要な仕組みです。これからの世界では、この2つを理解しておくことが大切になるかもしれませんね！

この記事を読んで、機械学習と深層学習の違いを少しでも理解できたら嬉しいです！もし興味がわいたら、ぜひさらに詳しく調べてみてくださいね。